Analítica de dados cidadãos com anonimização completa e relatórios de conformidade
Analise dados de cidadãos, otimize serviços públicos e construa modelos preditivos para o impacto de políticas — com anonimização automatizada, geração de dados sintéticos e rastreabilidade de auditoria de conformidade.
Os Desafios
Privacidade do Cidadão
Os datasets governamentais contêm PII altamente sensível — nomes, endereços, CPFs, registros fiscais — que exigem anonimização rigorosa.
Mandatos Regulatórios
As leis federais e estaduais de proteção de dados exigem processamento auditável com documentação completa da cadeia de custódia.
Restrições para Compartilhamento de Dados
A colaboração entre órgãos requer compartilhar conhecimentos sem expor os registros brutos de cidadãos a outros departamentos.
Sistemas Legados
Formatos de dados com décadas de existência, esquemas inconsistentes e valores ausentes criam desafios significativos na preparação de dados.
Como o CorePlexML Ajuda
Escaneamento Multi-Conformidade
Privacy Suite suporta perfis de conformidade GDPR, CCPA e governamentais personalizados com mais de 72 tipos de detecção de PII.
Saiba maisDados Sintéticos Compartilháveis
SynthGen produz datasets sintéticos estatisticamente representativos que permitem a colaboração entre órgãos sem risco de privacidade.
Saiba maisLimpeza de Dados com IA
Dataset Builder normaliza formatos legados, resolve inconsistências e realiza engenharia de features através de IA conversacional.
Saiba maisModelagem de Impacto de Políticas
AutoML e ML Studio permitem que analistas modelem cenários de políticas e entendam quais variáveis impulsionam os resultados previstos.
Saiba maisExemplo do SDK
from coreplexml import CorePlexMLClient
client = CorePlexMLClient(
base_url="https://api.coreplexml.io",
api_key="sk_your_api_key"
)
# Scan and anonymize citizen records
scan = client.privacy.scan(
dataset_version_id="dsv_census_2025",
compliance_profile="CCPA"
)
# Apply transformations (mask SSNs, generalize DOBs)
transformed = client.privacy.apply_transforms(
scan_id=scan["id"],
auto_apply=True
)
# Generate synthetic dataset for inter-agency sharing
synth = client.synthgen.create_model(
project_id="proj_census",
dataset_version_id=transformed["output_version_id"],
engine="CopulaGAN",
epochs=500
)Impacto Esperado
Pronto para começar?
Experimente o CorePlexML gratuitamente — sem cartão de crédito. Treine seu primeiro modelo em menos de 10 minutos.